《算法基础》第五版提供了算法设计、算法复杂度分析和计算复杂性的均衡介绍。适合具有大学代数和离散结构背景的计算机科学学生使用。该教材使用标准英语和简单符号来最大化数学概念的可访问性和用户友好性。它包括具体实例和复习基本数学概念的附录,旨在加强理论解释,促进学习和记忆。书中使用 C++ 和 Java 伪代码帮助学生更好地理解复杂的算法。一个关于数值算法的章节涵盖了基础数论、用于求最大公约数的欧几里得算法、模算术、解决模线性方程的算法、计算模幂的算法以及一个判断一个数是否为素数的新多项式时间算法。更新的第五版新增了一个关于遗传算法和遗传编程的章节,包括解决旅行商问题的近似解、一个人工蚂蚁沿食物路径导航的算法以及金融交易的应用。教材还特别更新了练习和实例,并改善了教师资源,包括完整的解决方案、教师手册和 PowerPoint 讲座大纲。关于作者理查德·尼奥波利坦(Richard Neapolitan)的研究兴趣包括概率统计、人工智能、认知科学以及概率建模在医学、生物学和金融等领域的应用。尼奥波利坦博士在全球范围内举办讲座和研讨会,包括澳大利亚和匈牙利。他关于因果学习的在线教程已经被观看超过10,000次,并获得五星级评价(参见http://videolectures.net/kdd/)。尼奥波利坦博士是一位多产的作者,其作品在不确定性推理领域广泛使用且享有盛誉。他已出版六本书,包括1989年的开创性贝叶斯网络文本《专家系统中的概率推理》;此教科书《算法基础》(1996年、1998年、2003年、2011年、2013年),已被翻译成多种语言,是全球最广泛使用的算法教材之一;2004年的《学习贝叶斯网络》;2007年的《金融和营销信息学的概率方法》;2009年的《生物信息学的概率方法》;以及2012年的《当代人工智能》。他的教科书写作方法具有创新性;他的书籍以易于理解复杂概念而闻名,同时保持严谨和引人深思。

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